Functional PEG–PAMAM-Tetraphosphonate Capped NaLnF<sub>4</sub> Nanoparticles and their Colloidal Stability in Phosphate Buffer
Notice bibliographique
Résumé
Developing surface coatings for NaLnF4 nanoparticles (NPs) that provide long-term stability in solutions containing competitive ions such as phosphate remains challenging. An amine-functional polyamidoamine tetraphosphonate (NH2-PAMAM-4P) as a multidentate ligand for these NPs has been synthesized and characterized as a ligand for the surface of NaGdF4 and NaTbF4 nanoparticles. A two-step ligand exchange protocol was developed for introduction of the NH2-PAMAM-4P ligand on oleate-capped NaLnF4 NPs. The NPs were first treated with methoxy-poly(ethylene glycol)-monophosphoric acid (M(n) = 750) in tetrahydrofuran. The mPEG750-OPO3-capped NPs were stable colloidal solutions in water, where they could be ligand-exchanged with NH2-PAMAM-4P. The surface amine groups on the NPs were available for derivatization to attach methoxy-PEG (M(n) = 2000) and biotin-terminated PEG (M(n) = 2000) chains. The surface coverage of ligands on the NPs was examined by thermal gravimetric analysis, and by a HABA analysis for biotin-containing NPs. Colloidal stability of the NPs was examined by dynamic light scattering. NaGdF4 and NaTbF4 NPs capped with mPEG2000-PAMAM-4P showed colloidal stability in DI water and in phosphate buffer (10 mM, pH 7.4). A direct comparison with NaTbF4 NPs capped with a mPEG2000-lysine-based tetradentate ligand that we reported previously (Langmuir 2012, 28, 12861-12870) showed that both ligands provided long-term stability in phosphate buffer, but that the lysine-based ligand provided better stability in phosphate-buffered saline.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».